Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

[b,f,t]=specgram(data,nfft,Fs,window,numoverlap); imagesc(t,f,20*log10(abs(b))), axis xy, colormap(jet); % 画时频图 其中: % nfft是fft的长度,越长的话,频域分辨率越高,但是,对于语音这种时变信号,不能过长,一般采样率16k或者8k的取1024或者512,要看采样率的高低. % fs就是采样率,不多说了. % window是指窗的长度,一般和nfft相同即可. % numoverl

"""Python绘制语谱图""" """Python绘制时域波形""" # 导入相应的包 import numpy, wave import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import os filepath = 'G:/实战培训/Python生成语谱图/ReNoise/Prim10/' # 添加路径 filename = os

工作需要在MATLAB中绘制质点轨迹并保存成GIF以便展示. 绘制质点轨迹动图可用comet和comet3命令,使用例子如下: t = 0:.01:2*pi;x = cos(2*t).*(cos(t).^2);y = sin(2*t).*(sin(t).^2);z = t;comet(x,y,0.1); %绘制二维%comet3(x,y,z,0.1); %绘制三维 这有一个问题在于comet或comet3无法控制绘制的动画的速度,为了实现这一点,一个可行的方法是重写comet和comet3,在每

关于png.jpg.gif切图时的使用感悟 曾经切图时都是一股脑所有图全切成jpg格式,最近突然心血来潮简单的研究了下其他图片格式的具体属性,才突然发现走了不少弯路,并没有做到使图片用最小体积展现出最佳的效果. 今天我就简单的总结下这两个的成果,同时以后也会持续更新最新的感悟. png8.png24.gif.jpg的体积大小 常见的png分为png8和png24: jpg则是由半分比来调整压缩率:gif到没有什么特殊的. 他们通常情况下的体积由大到小来: png24>jpg(100%)>gif

chart.js插件生成折线图时数据普遍较大时Y轴数据不从0开始的解决办法,原文:http://bubuko.com/infodetail-328671.html 默认情况下如下图 Y轴并不是从0开始,这样折现图的幅度会很大,不是正常的幅度,解决办法如下, 示例代码: window.onload = function () { var ctx = document.getElementById("canvas").getContext("2d"); window.m

方法一: 首先计算以后会得到每个时刻的网格数据,如下图: 但是我们只想要比如最后2s的数据,如果直接导入,paraview会把从0s时刻的数据全部加载,做时均图的时候也就是对整个时间段做时均,不是我们想要的效果.这时候可以这样,新建一个文件夹,把最后20s对应的数据文件拷到那个文件夹下,如下图: 可以看到,这里的数据从1000开始,我的时间步长是0.01,所以是10s时刻开始,然后用paraview导入这些数据,如下图: 选择第一个Type是Group的那个数据,效果如下: 然后开始做时均处理:

短时傅里叶变换,short-time fourier transformation,有时也叫加窗傅里叶变换,时间窗口使得信号只在某一小区间内有效,这就避免了传统的傅里叶变换在时频局部表达能力上的不足,使得傅里叶变换有了局部定位的能力. 1. spectrogram:matlab 下的 stft How can I compute a short-time Fourier transform (STFT) in MATLAB? stft 不同于 ft 之处在于,多了时间的概念,对信号 y=sin(

MATLAB实例:散点密度图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ MATLAB绘制用颜色表示数据密度的散点图 数据来源:MATLAB中“fitgmdist”的用法及其GMM聚类算法,将数据保存为gauss.txt 1. demo.m % 用颜色表示数据密度的散点图 data_load=dlmread('E:\scanplot\gauss.txt'); X=data_load(:,1:2); scatplot(X(:,1),X(:,2),'

MATLAB实例:聚类网络连接图 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 本文给出一个简单实例,先生成2维高斯数据,得到数据之后,用模糊C均值(FCM)算法对数据进行聚类,得到聚类中心,然后绘制每一类数据到聚类中心的网络连接图. 1. 程序 generate_data.m function data=generate_data() %前两列是数据,最后一列是类标签 %% %数据规模 N=100; %混合比例 para_pi=[0.33, 0

一.线性关系数据可视化lmplot( ) 表示对所统计的数据做散点图,并拟合一个一元线性回归关系. lmplot(x, y, data, hue=None, col=None, row=None, palette=None,col_wrap=None, height=5, aspect=1,markers="o",     sharex=True,sharey=True, hue_order=None, col_order=None,row_order=None,legend=True

您好,此教程将教大家使用scipy.fft分析wav文件的波频图.Time Domain.Frequency Domain. 实际案例:声音降噪,去除高频. 结果: 波频图: Time Domain:

目前网站图片的采用一共有流行三种,分别是JPG.PNG.GIF,然而很多人并不知道三者在选择的时候究竟应该选谁.虽然都可以存储图片,但是如果要发布到网上,就必须考虑速度.大小和失真程度的问题.如果你运用得好,选对图片,那样便会使网站的整体体验上升,如果你运用得不好,就会引起反效果.下面我通过文件大小等多方面的元素来讲一下网站图片的合理选择. PNG.GIF.JPG 介绍 GIF 图片 Gif 算是比较老的图片格式了,它的色彩效果最低,用gif保存鲜艳的图片的话会让你的网站看上去非常可怕.但是gi

安装:set path 常规里更新 一.信号产生函数: amexpo1s  单边指数幅值调制信号amexpo2s  双边指数幅值调制信号amgauss  高斯幅值调制信号amrect  矩形幅值调制信号amtriang  三角形幅值调制信号fmconst  定频调制信号fmhyp  双曲线频率调制信号fmlin  线性频率调制信号fmodany  任意频率调制信号fmpar  抛物线频率调制信号fmpower  幂指数频率调制信号fmsin 正弦频率调制信号gdpower 能量律群延迟信号alt

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

 一. QQ图      分位数图示法(Quantile Quantile Plot,简称 Q-Q 图)       统计学里Q-Q图(Q代表分位数)是一个概率图,用图形的方式比较两个概率分布,把他们的两个分位数放在一起比较.首先选好分位数间隔.图上的点(x,y)反映出其中一个第二个分布(y坐标)的分位数和与之对应的第一分布(x坐标)的相同分位数.因此,这条线是一条以分位数间隔为参数的曲线.如果两个分布相似,则该Q-Q图趋近于落在y=x线上.如果两分布线性相关,则点在Q-Q图上趋近于落在一条直线

项目链接:https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4990947?contributionType=1 欢迎fork欢迎三连!文章篇幅有限,部分程序出图不一一展示,详情进入项目链接即可 图机器学习(GML)&图神经网络(GNN)原理和代码实现(PGL)[前置学习系列二] 上一个项目对图相关基础知识进行了详细讲述,下面进图GML networkx :NetworkX 是一个 Python 包,用于创建.操作和研究复杂网络的结构.动力学和功

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​用例图.顺序图.状态图.类图.包图.协作图 面向对象的问题的处理的关键是建模问题.建模可以把在复杂世界的许多重要的细节给抽象出.许多建模工具封装了UML(也就是Unified Modeling Language™),这篇课程的目的是展示出UML的精彩之处. UML中有九种建模的图标,即: 用例图 类图 对象图 顺序图 协作图 状态图 活动图 组件图 配置图 本课程中的某些部分包含了这些图的细节信息的页面链接.而且每个部分都有一个小问题,测试一下你对这个部分的理解. 为什么UML很重要? 为了回

看懂UML类图和时序图 这里不会将UML的各种元素都提到,我只想讲讲类图中各个类之间的关系: 能看懂类图中各个类之间的线条.箭头代表什么意思后,也就足够应对 日常的工作和交流: 同时,我们应该能将类图所表达的含义和最终的代码对应起来: 有了这些知识,看后面章节的设计模式结构图就没有什么问题了: 本章所有图形使用Enterprise Architect 9.2来画,所有示例详见根目录下的design_patterns.EAP 从一个示例开始 请看以下这个类图,类之间的关系是我们需要关注的: 车的类